Revolucionando el análisis de datos con IA generativa

La IA Generativa se ha consolidado como una tecnología pionera al generar casos de uso increíbles y valiosos en el campo del análisis de datos. Ha revolucionado el panorama del análisis de datos al introducir capacidades sin precedentes en el procesamiento, la interpretación y la generación de valor de los datos. Desde su irrupción en 2022, las organizaciones han estado explorando maneras de utilizarla para mejorar la experiencia del cliente, reducir costes y aumentar la eficiencia. Esta publicación presenta mi perspectiva sobre cómo la IA Generativa está transformando la forma en que las organizaciones interactúan con sus datos, los analizan y obtienen valor de ellos.

El desafío empresarial en torno al análisis de datos

Los datos son el alma de cualquier organización, pero generar información significativa a partir de una cantidad abrumadora de datos es como intentar convertir el heno en oro. Me recuerda la ironía de la Balada del Viejo Marinero, que decía: «Agua, agua por todas partes, ni una gota para beber», solo que aquí lo cambiaría por «Datos, datos por todas partes, ni valor que ver». Las empresas siguen luchando por generar valor a partir de los datos, ya que estos se vuelven cada vez más complejos y, a menudo, provienen de fuentes dispares. El gran volumen de datos, la información aislada entre departamentos y la complejidad de las estructuras y tipos de datos hacen que sea casi imposible interpretar y crear una comprensión compartida de los datos en múltiples dominios. Además, el 80 % de los datos no están estructurados (como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, vídeos, archivos de audio y documentos) y no son fácilmente accesibles para el análisis. Los usuarios empresariales sin conocimientos técnicos a menudo se enfrentan a dificultades con herramientas analíticas complejas y terminan contratando científicos de datos cualificados a medida que los presupuestos se disparan. Además, los datos evolucionan con el tiempo y los tomadores de decisiones no pueden darse el lujo de perderse información en tiempo real para mantenerse a la vanguardia.

Casos de uso comunes de IA generativa analítica

Ahora que he mencionado algunos de los desafíos en torno a los datos organizacionales, compartiré mi visión sobre cómo la Inteligencia Artificial Gen AI está llegando a nuestro rescate.

La IA generativa se basa en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), que son modelos de aprendizaje profundo a gran escala preentrenados con grandes cantidades de datos. Los transformadores pueden generar texto, imágenes, vídeos, gráficos, informes y resúmenes a partir de una instrucción. Una instrucción indica a una herramienta de IA generativa qué hacer, como "resumir esta entrada de blog en 50 palabras o menos". Los desarrolladores de IA generativa crean modelos de IA basados en grandes volúmenes de datos que los usuarios empresariales pueden utilizar para tomar decisiones, realizar predicciones o formular recomendaciones. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, donde los algoritmos se programan explícitamente, la IA generativa basada en datos destaca por aprender patrones, relaciones y comportamientos a partir de los datos que encuentra.

Un caso de uso relacionado con los datos para la IA Generativa es la automatización de la limpieza y el preprocesamiento de datos, la generación de información en tiempo real, el modelado predictivo de escenarios y la generación automatizada de informes y visualización. Por ejemplo, una empresa minorista puede usar la IA Generativa para analizar los patrones de compra de los clientes, generar recomendaciones de marketing personalizadas, predecir las necesidades de inventario e incluso optimizar las estrategias de precios. Aquí es donde comienza la magia de la IA Generativa, y la lista de casos de uso es extensa y en constante crecimiento. Al usar la IA Generativa, puede transformar su análisis de datos, de un proceso complejo y laborioso que solo los especialistas pueden comprender, a una herramienta ágil, accesible e inteligente para la toma de decisiones.

Pero esto es solo el comienzo. El diagrama anterior muestra aún más aplicaciones de Gen AI en el análisis de datos, incluyendo: pruebas en SQL o Python mediante la generación de consultas o código a partir de indicaciones en lenguaje natural; generación automatizada de metadatos al solicitar a Gen AI que cree descripciones y etiquetas para conjuntos de datos; creación de un chatbot para brindar atención al cliente 24/7 según las políticas y la documentación de su organización; generación de información empresarial (BI) al solicitar a Gen AI que cree paneles o visualizaciones de sus datos; e incluso el uso de Gen AI para realizar análisis puntuales de un conjunto de datos específico.

Introducción a Gen AI en sus análisis

Antes de usar Gen AI en su proceso de análisis o inteligencia empresarial, determine si sus datos están listos. Esta entrada de blog , ¿Sus datos están listos para Gen AI?, puede ayudarle con ese proceso. Texto a SQL/Python: superando la brecha técnica.

Texto a SQL/Python: superando la brecha técnica

Una de las capacidades de Gen AI que me parece especialmente emocionante es su capacidad de convertir indicaciones en lenguaje natural en consultas SQL precisas. Imagine a un gerente de marketing que quiere comprender la segmentación de clientes sin grandes conocimientos técnicos. En lugar de depender de ingenieros de datos, ahora puede simplemente introducir "Muéstrame el 10% de los clientes con mayor gasto anual que realizaron compras en los últimos tres meses" en Gen AI y obtener una respuesta.

La IA generativa traduce instantáneamente esta instrucción legible en una consulta SQL compleja, recuperando la información precisa necesaria. Esta capacidad ahorra tiempo, sí, pero lo que considero especialmente eficaz es que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos realizar análisis de datos sofisticados de forma independiente. La IA generativa puede, por sí sola, eliminar los silos y democratizar el acceso a los datos en toda la organización.

Más allá de la generación de SQL, la IA Generativa va un paso más allá y acelera los flujos de trabajo de la ciencia de datos al convertir descripciones en lenguaje natural en código Python completamente funcional. Los científicos y analistas de datos ahora pueden describir sus necesidades analíticas en un lenguaje sencillo, y el sistema genera los scripts de Python correspondientes para la manipulación de datos, el análisis estadístico y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Para obtener más información sobre este tema, esta entrada del blog, «IA Generativa en el análisis de datos: cómo la IA facilita el acceso a los datos» , puede resultar útil.

IA conversacional: transformando indicaciones en información significativa

La IA Gen tiene el potencial de generar recomendaciones inteligentes y sugerencias contextuales para un impacto real. Considere estos escenarios prácticos: un proveedor de atención médica utiliza IA Gen para analizar los resultados de los pacientes en varios departamentos, o una cadena minorista identifica oportunidades de venta cruzada mediante análisis complejos del comportamiento del cliente. La IA Gen puede proporcionar recomendaciones identificando posibles patrones ocultos en los datos, sugiriendo análisis adicionales relevantes, destacando posibles riesgos o correlaciones que podrían no ser evidentes a primera vista y ofreciendo información contextual que facilita la toma de decisiones.

Al utilizar Gen AI, por ejemplo, un director de ventas que consulta los ingresos mensuales podría no solo recibir los datos solicitados, sino también obtener información adicional sobre posibles oportunidades de crecimiento, tendencias estacionales o segmentos de mercados emergentes.

Generación automatizada de metadatos

Este es uno de mis usos favoritos de Gen AI, ya que puede encargarse de tareas importantes, pero que pueden resultar tediosas para los humanos. Gen AI puede crear automáticamente metadatos contextuales y completos para productos de datos mediante el análisis del contenido y la estructura de los conjuntos de datos. Puede generar descripciones completas e identificar y sugerir etiquetas relevantes para los activos de datos.

Los modelos de etiquetado semántico pueden crear etiquetas inteligentes que se adaptan al contexto y utilizan la comprensión del lenguaje natural para identificar relaciones sutiles entre elementos de datos. Las funciones de etiquetado automático mejoran la visibilidad y la gestión de datos, lo que aumenta la eficiencia al ahorrar tiempo en la creación manual de etiquetas.

A su vez, esos metadatos enriquecidos no solo simplifican la colaboración al compartir activos con partes interesadas internas o externas, sino que también facilitan el cumplimiento de las políticas y controles de gobernanza de datos.

Chatbots: potenciando la atención al cliente

Las organizaciones han estado utilizando la IA conversacional para mejorar la atención al cliente con la ayuda de chatbots. La IA conversacional funciona mediante el aprendizaje automático (ML), que aprende de interacciones pasadas, y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que responde a las interacciones humanas. Los chatbots simulan conversaciones humanas para mejorar la experiencia del cliente al proporcionar respuestas instantáneas las 24 horas.

Los chatbots pueden ayudar a reducir o eliminar los tiempos de espera para consultas básicas y a los usuarios a encontrar información relevante en tiempo real. Son útiles para integrar bases de conocimiento y proporcionar respuestas contextuales. Todos estos beneficios contribuyen significativamente a mejorar la satisfacción del usuario, reducir los costos de soporte y brindar asistencia consistente y personalizada. Si bien estos beneficios parecen lucrativos, es necesario asegurar que los chatbots se sometan a pruebas exhaustivas con restricciones y medidas de seguridad claramente definidas para garantizar la precisión y la relevancia de las respuestas.

Gen BI: democratizando el análisis de datos

Esta es una de mis aplicaciones favoritas de Gen AI, ya que creo que la mayoría de los usuarios internos pueden beneficiarse del acceso directo a los datos de la empresa. Utilizo el término "BI generativa" cuando los usuarios empresariales utilizan IA conversacional para acceder a los datos de la empresa y generar visualizaciones y paneles personalizados. De esta forma, su herramienta de Gen AI se convierte en una herramienta de Gen BI.

Puede utilizar Gen BI para proporcionar análisis de IA de autoservicio, que pueden integrar PNL, herramientas de creación para crear paneles personalizados, integraciones de datos y colaboración para facilitar el consumo de informes.

En esencia, Gen BI democratiza el acceso a la analítica, dejándolo fuera del control del equipo de BI y ofreciéndolo directamente a los usuarios. Gen BI ayuda a un mayor número de usuarios y partes interesadas sin conocimientos técnicos a trabajar directamente con los datos. La integración de IA en las soluciones de BI permite la generación automatizada de paneles dinámicos, la creación inteligente de gráficos y diagramas, recomendaciones de visualización automatizadas y representaciones de datos contextuales.

Próximos pasos: Probar Gen AI con sus datos

En esta entrada de blog, señalé algunos de los desafíos del análisis de datos y presenté cinco casos prácticos que puedes probar para empezar a usar Gen AI en tus análisis hoy mismo. Gen AI tiene el poder de hacer que todos tus datos aislados sean más accesibles y, en última instancia, más útiles para todo, desde chatbots para clientes hasta paneles de ventas con información detallada.

Si quieres probarlo, AVRIO es una plataforma de datos impulsada por IA que genera análisis, información, oportunidades y recomendaciones en tiempo real a partir de todos tus datos (estructurados y no estructurados) mediante conversaciones intuitivas. Solicita una demostración personalizada aquí .